郭亚军 刚榕隈 黄圣洁

〔摘要〕总结和分析大数据环境下数字出版知识服务主要模式，有利于为数字出版机构发展知识服务提供借鉴，更好地为用户提供服务。通过对当前国内外数字出版知识服务机构的全面调查，根据其知识资源的主要类型、主要来源、组织形式、展示平台、获取方式以及主要用户类型、主要盈利方式等特点，总结出大数据环境下数字出版知识服务的主要模式。知识资源数据库模式、知识获取终端设备模式、社交媒体知识分享模式、开放式知识众编模式、知识付费订阅模式这5种主要模式有着各自的特点以及在大数据环境下不同的知识服务方式，数字出版机构应充分利用大数据发展知识服务。

〔关键词〕大数据；数字出版；知识服务；模式

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.11.001

〔中图分类号〕G252；G23〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2018）11-0003-06

Research on the Main Mode of Digital Publishing

Knowledge Service in Big Data EnvironmentGuo YajunGang RongweiHuang Shengjie

（School of Information Sciences，Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China）

〔Abstract〕The summary and analysis of the main mode of digital publishing knowledge service in big data environment is helpful to provide reference for the development of knowledge service for digital publishing institutions and provide better service for users.Based on the comprehensive survey of digital publishing knowledge service institutions at home and abroad，this paper summarized the main modes of digital publishing knowledge service in big data environment，according to the main types，main sources，organization forms，display platform and acquisition mode of knowledge resources；main type of user；main mode of profit.The 5 main modes of knowledge resource database model，knowledge acquisition terminal equipment mode，social media knowledge sharing mode，open knowledge compiling model and knowledge pay subscription model had their own characteristics and different knowledge service modes in big data environment.Digital publishing institutions should make full use of big data to develop knowledge service.

〔Key words〕big data；digital publishing；knowledge service；mode

数字出版一直在扮演着为用户提供知识资源的重要角色，大数据时代的到来更是为数字出版开展知识服务创造了优越的条件。一些数字出版机构已经在应用大数据技术并取得了不错的成效。爱思唯尔建立了全球最大的引文数据库——Scopus引文数据库，开发了科研绩效评价与决策工具SciVal，通过大数据技术HPCC（高性能计算集成），可以瞬间分析大约3 000万篇论文和3亿条引用数据并得出可视化的分析结果。亚马逊Kindle在原有的基于“Item to Item”协同过滤技术专利的个性化推荐系统基础上利用大数据技术更新了其书籍推荐的策略，用户可以通过添加自己喜欢的风格、评论或评分来影响推荐功能，使其推荐的书籍更贴近用户的个性化偏好。

大数据环境下数字出版知识服务出现了一些新特点，也涌现出一些新模式，值得深入研究。本文通过对当前国内外数字出版知识服务机构的全面调查，分析其知识资源的主要类型、主要来源、组织形式、展示平台、获取方式以及主要用户类型、主要盈利方式等特点，综合归纳出大数据环境下数字出版知识服务的主要模式，以期为数字出版机构提供参考，更好地为用户提供知识服务。

2018年11月第38卷第11期现代情报Journal of Modern InformationNov.，2018Vol38No112018年11月第38卷第11期大数据环境下数字出版知识服务主要模式研究Nov.，2018Vol38No111大数据对数字出版知识服务的影响

11大数据让数字出版知识资源的数量和形式更丰富出版商运用大数据技术，把从不同渠道获取的资源进行数字化整理，让数字出版知识资源的数量和形式更丰富。

大数据时代的数字出版知识资源的提供者不一定是专业的作者，所有人都可能成为知识资源的提供者。用户的身份从传统的阅读者到信息的提供者和享受者，不再处于纸质版出版信息接收的被动状态，比如用户在网上进行页面浏览，遇到网友问题求助时会根据自己的经验来进行解答，这些隐性的知识資源提供是传统出版达不到的。数字出版知识资源的载体扩大，介质增多，形式更丰富。在传统出版载体的基础上，数字出版增加了专家的讲座、网友的网络文章等知识资源，数字出版知识资源的介质不局限于文字，各种数字资源如图片、音频、视频、动画、软件模拟、数值模拟等都可以成为知识服务的内容。

12大数据让数字出版知识资源的处理复杂程度更高数字出版知识资源的处理包括数据碎片化整理、隐性知识的显性化以及对知识资源进行挖掘等深加工，大数据丰富的数字资源大大增加了数字出版知识资源的处理复杂程度。

大数据数字出版知识资源的处理不只是对正式出版物等结构化的知识资源进行整合，还需要将所有数字出版资源进行重组和治理，通过“碎片化”、“数据化”将其加工成网络化的“知识元”，实现资源的聚合、知识的提纯、内容的关联、资料的拓展和链接；对于原本碎片化的、以隐性知识状态存在的知识资源，需要甄别、筛选以及系统化加工，重组非结构化的、多种介质的知识资源以满足用户的个性化知识需求；数字出版资源在进行重组整合后仍无法保证其真实性、准确性与流畅性，需要通过多元数据提纯进行加工编辑，把价值一般的数字出版资源变成优质资源。

13大数据让数字出版知识服务方式更个性化

数字出版知识服务平台同时也是用户大数据采集平台，通过数字出版知识服务平台采集的用户大数据，可以帮助数字出版机构获得更加精准的“用户画像”，分析预测用户喜好和类型，提供个性化服务。

出版商可以利用大数据掌握用户在网上进行词频搜索或是浏览记录、购买记录等所有终端行为，根据用户的需求搜索进行信息筛选，减少信息过多造成检索困难和时间浪费，分析预测用户阅读喜好以提供个性化的选题策划，使用户获得数字产品的更好体验。出版商通过大数据精准的掌握用户需求规律，分析用户的知识需求以提供个性化的内容智能定制。

14大数据让数字出版知识服务盈利模式更有效

随着大数据挖掘与分析能力的不断提升，数字出版也进入到大规模生产、分析和应用大数据的时代，其精确分析的结果会产生巨大的价值[1]，让数字出版知识服务盈利模式更有效。

出版商利用大数据获取用户信息，对用户信息进行分析并建立用户信息资源库，根据商品特点针对不同用户实施精准营销，为用户提供知识服务刺激用户需求；只有足够丰富的数字资源才能让出版商进行数据分析，为用户提供个性化的知识服务，大数据让数字出版知识服务真正面向用户需求，让用户心甘情愿为内容付费；大数据让数字出版知识服务面向用户问题的解决，为用户集中提供与需求最相关的信息资源，排除不相关信息的干扰，极大地节约了用户搜寻时间，为用户提供增值服务。

2大数据环境下数字出版知识服务主要模式

通过对当前国内外数字出版知识服务机构的全面调查，比较它们在知识资源的主要类型、主要来源、组织形式、展示平台、获取方式以及主要用户类型、主要盈利方式等方面的差异，笔者总结大数据环境下数字出版知识服务有5种主要模式：知识资源数据库模式、知识获取终端设备模式、社交媒体知识分享模式、开放式知识众编模式、知识付费订阅模式。这5种主要模式有着各自的特点以及在大数据环境下不同的知识服务方式（见表1）。

21知识资源数据库模式

知识资源数据库模式是传统出版与新兴出版的融合，是比较成熟的数字出版知识服务模式[2]，不少知识资源数据库为人们所熟知。在国外，爱思唯尔（Elsevier）的ScienceDirect全文数据库提供3 800多种期刊和37 000种图书的数字化全文，为研究人员、教师、学生、医疗保健和信息专业人员搜索、发现、阅读、理解和分享学术研究成果提供服务[3]；爱思唯尔的Scopus引文数据库是全球最大的文摘和引文数据库，涵盖了科学、技术、医学、社会科学、艺术和人文等学科领域，其智能工具可以对全球的研究进行跟踪、分析和可视化[4]；SpringerLink全文数据库是全球著名的科技出版集团施普林格（Springer）所经营的在线发布平台，有800多万份科学、技术和医学（STM）数字出版文件提供给用户下载阅读[5]；EBSCO公司提供信息科学数据库（IT Source）、食品科学数据库（Food Science Source）、工程学数据库（Engineering Source）等100多个主题型数据库[6]。在国内，中国知网、万方数据、重庆维普等较早利用传统出版资源建立知识资源数据库，为国内各级各类图书馆等机构用户提供知识服务。

知识资源数据库模式一般由专业的出版企业来运营，知识资源组织形式为OGC（Occupationally-generated Content，职业生产内容），通过将自有出版资源数字化或购买数字出版版权，以数据库作为主要展示平台，提供全文或摘要、参考文献索引等知识资源检索和下载。重点面向科研型用户、机构用户，以数据库整体销售、文献收费下载为主要盈利方式。目前的知识资源数据库模式主要服务于研究领域，其知识资源以数字化期刊论文为主，也涉及电子图书和会议论文等，具有较高的学术价值和参考价值，已经成为很多专业领域不可或缺的科研支撑基础。

在大数据环境下，知识资源数据库可以对其掌握的海量数据、高质量内容进行大数据分析，为客户提供决策参考，解决工作中的重要问题。爱思唯尔以Scopus引文数据库所包含的全球220余个国家超过8 500家大学及科研机构的数据为基础，采用内部开发的大数据技术HPCC（高性能计算集成）开发了科研绩效评价与决策工具SciVal[7]，能够对大约3 000万篇论文和3亿条引用数据进行分析，并在瞬间得出可视化的分析结果，对科研机构的绩效进行分析，并为学术机构的领导人提供决策服务[8]。中国知网利用大数据开发了“学术不端文献检测系统”为用户提供论文查重检测服务，通过查重系统将文献在中国知网庞大的数据库中进行比对，可以检测其是否存在抄袭、剽窃或引用过度的问题，在2～5秒完成一篇5 000汉字的文献比对，出示比对结果，该系统目前已广泛用于学位论文管理和期刊论文审稿等领域[9]。

22知识获取终端设备模式

知识获取终端设备模式是指用户使用电子阅读器获取知识的数字出版模式。美国亚马逊推出的电子阅读器Kindle是全球范围内电子阅读器的典型代表。2007年，亚马逊第一代Kindle上市，2009年亚马逊电子内容平台KindleStore的电子书销售量已经超过了实体书销量[10]。Kindle除了提供海量的电子书内容，还会提供消费者商品评比、推荐类似书目、强大的搜索引擎功能、便捷的购物过程、预览部分章节等创新性服务和有特色的售后服務[11]。Kindle为用户提供的个性化应用，低廉的购买费用、良好便携的阅读环境吸引了大量用户，是世界上迄今为止商业上最为成功的电子阅读器终端之一。苹果iPad、汉王电子书、盛大Bambook等以终端为传播介质的电子阅读器产品也在知识获取终端设备中占据一定地位。

知识获取终端设备模式主要由科技企业来管理运作，知识资源组织形式和知识资源数据库模式一样也是OGC（职业生产内容），通过购买网络出版商和个人作者的电子书版权，以电子阅读器为销售平台，提供电子书籍查找上传、阅读购买等知识资源获取渠道，为喜爱读书的个人用户提供良好的阅读体验。以电子阅读器销售、文献收费下载为主要盈利模式的知识获取终端设备模式，为传统出版商在数字时代的完美转型提供了机会。以电子书为主要知识资源类型的阅读器，不仅方便携带，还促进了传统纸质图书电子化，为用户提供更多阅读空间和选择。

在大数据环境下，知识获取终端设备模式运用了先进的电子科技，集聚了海量的数字内容以供客户随时阅读或者购买，解决了阅读资源不足的问题，同时通过收集读者阅读痕迹以及反馈信息来判断读者的阅读习惯和喜好并进行精准推送。亚马逊早在1998年就申请了“Item to Item”协同过滤技术专利，开发出个性化推荐系统，近年来亚马逊Kindle利用大数据技术更新了其书籍推荐的策略，用户可以通过添加自己喜欢的风格、评论或评分来影响推荐功能，使其推荐的书籍更贴近用户的个性化偏好。苹果iPad个性化服务主要表现在它的自适应交互模式，随着用户使用iPad的方向变化做出相应的调整，页面不论在横向还是纵向的界面下都能整齐、清晰的显示，为用户提供良好的阅读体验[12]。

23社交媒体知识分享模式

社交媒体知识分享模式是指在社交媒体平台上用户之间彼此分享知识资源的一种新兴数字出版模式。Facebook是目前世界上最大的社交媒体，作为一种Web应用程序，它可以通过任何浏览器来访问；作为一种有效的学习工具，它为开展非正式学习和社会化学习提供了良好的知识分享平台[13]。Twitter是一种即时更新的微博客系统，用户可以将自己的想法以简短的文字由网站、短信、IM（即时通讯软件）发送给自己的订阅者或者好友，Twitter的用户可以随时随地进行信息资源传递[14]。在国内，基于用户之间的关联关系，微博构建了一个信息传播和分享的平台，实时进行短文本信息的更新和分享[15]。微信通过公众号里的推文和朋友圈中的文章转发等功能，实现知识分享。

社交媒体知识分享模式一般由社交媒体企业来运营，采用UGC（User-generated Content，用户生产内容）的方式形成知识资源，以社交媒体网络平台为依托，对网友创作的信息进行展示、集合和交互。重点面向智能手机的适用人群，多为个人用户，以广告收入、赞赏收入为主要的盈利方式。目前的社交媒体知识分享模式主要服务于休闲娱乐领域，其知识资源以网络文章为主，也涉及视频、音乐、图片等，社交媒体知识分享模式的发展依托于用户的社交关系，其传播效率极高，已经成为我们生活中便利快捷的一种知识分享方式。

在大数据环境下，用户通过各种社交媒体平台，在任何时间、任何地点即时发布信息，其信息传播速度超过传统纸媒及网络媒体；与此同时，用户在社交媒体上留下的痕迹也都被大数据详细记录下来，成为社交媒体知识分享时的重要参考。微信为公众号运营者提供运行监测、目标客户监测、活跃情况监测等数据，帮助他们进行决策。运营者可以根据粉丝画像、访问行为轨迹分析、引流点分析的结果来采取相应的营销策略以增加粉丝量，还可以借助监测流量、访问量、转化率、调试率、沾度等数据来判断页面是否具有价值，是否受粉丝青睐，再确定推文时间和推文内容，从而为用户提供更有针对性的服务。

24开放式知识众编模式

开放式知识众编模式是指由大众在网络上对知识资源共同进行编辑加工的组织模式，是大数据时代数字出版产业积极转型的新探索。开放式知识众编模式在商业上的典型应用就是问答社区。Quora是目前国外较为盛行的网络问答社区，结合了Twitter的Follow关系、维基式协作编辑、Digg的用户投票等模式，将现有Web20产品的分散功能进行组合。Quora的订阅功能强大，通过对问题、答案或回答的订阅，帮助用户及时获得所关注领域或话题的最新消息，通过投票功能（顶或踩）、关注功能，让用户之间有更多的互动[16]。国内的知乎是基于用户搜索的互动式知识分享社区，用户根据自己的需求搜索或者提出问题，其他用户运用自己的知识、经验和见解为其提供解答，并邀请各行各业的专家回答问题[17]。知乎鼓励在问答过程中进行讨论，形成对发散思维的整合。

开放式知识众编模式主要由互联网企业运营，是一种开放的由大众对内容进行编辑加工的知识组织模式，提供的知识资源大多是在问答平台上由网友创作的数字资源，是很典型的UGC（用户生产内容）模式。该模式以广告收入、付费问答为主要的盈利方式，通过提出问题、组织用户回答问题等方法挖掘出用户头脑中的“隐性知识”，经专业人士不断丰富完善零散的知识，重新组织后还可以实现真正意义上的编辑出版。

大数据时代下的开放式知识众编模式利用大数据传播速度快、数据种类多、容量大等特点对数字资源进行深度价值挖掘，形成良好的知识网络体系，方便用户查找使用。知乎对问题的发起者设置了“知乎专栏”板块，提问者可以根据问题主题在相应的板块里查找或提问；在“想法”模塊，知乎给用户推送各种正在讨论的热门话题，用户可以根据个人兴趣进行简要回答；借助大数据分析，选择信息价值高的问题推送到知乎首页从而吸引更多读者查看阅读[18]。Quora应用大数据和机器学习的方法给答案排序，根据与问题的相关性以及答案的价值排序，使得最有用的答案总是排在前面，给用户提供更好的阅读体验[19]。

25知识付费订阅模式

知识付费订阅模式是将知识变成产品或服务，以课程、专栏等形式提供给用户付费订阅，以实现知识的商业价值。知识付费订阅有利于人们高效筛选信息，也有利于激励优质知识产品的生产。美国的Skillshare是一个专注于技能分享的在线教育网站，任何拥有一技之长的人都可以在这个平台开课分享自己的独特技能，有需求的人付费购买。除单门课程购买的方式外，Skillshare还推出了自助式套餐，付费订阅后用户可以在网站上学习任何课程。在国内，知识付费近年成为热点话题。知识服务类应用“得到APP”2016年6月推出首个付费专栏，目前提供“枢纽·中国史纲50讲”、“郑也夫·社会学专题50讲”等大师课以及“万维钢·精英日课”、“武志红的心理学课”等订阅专栏。音频分享平台喜马拉雅FM既提供免费的资源服务于最大量用户，也有精品节目专栏、低价专区和分集购买内容等付费内容满足一部分用户对于优质内容和精准便利获取的需求[20]。

知识付费订阅模式一般由教育类企业运营，知识资源的获得以PGC（Professionally-generated Content，专业化生产内容）为主，UGC（用户生产内容）为辅，大多为专家录制的音频、视频信息，用户通过“听取”的方式来获取知识，通过用耳朵代替眼睛，达到“随时随地，听我想听”的效果，服务于用户的终生学习。知识付费订阅模式主要通过用户付费来获得盈利，也会有一定的广告收入。

在大数据的环境下，知识付费订阅模式顺应了互联网内容消费的千人千面，满足用户个性化阅读。Skillshare利用网络颠覆了传统的教育模式，形成了一种个性化线上学习的教学方式，使得用户可以利用大数据学习知识，获取与工作或职业相关的实用技能。喜马拉雅FM推出的“猜你喜欢”功能的背后是一整套基于大数据的个性化推送系统。喜马拉雅FM较早应用大数据技术，并成立了专门的算法团队，依靠大数据记录用户的喜好和收听情况，进一步细化用户的喜好内容，建立用户兴趣图谱，以便精准地向用户推荐个性化的信息[21]。

3大数据环境下数字出版机构发展知识服务的对策建议31重视大数据数字知识资源积累

拥有海量数据的获取重组能力是应用大数据技术的前提，数字资源的积累是大数据知识服务发展最主要、最关键的因素之一。大数据数字知识资源的积累主要分为两个方面：一是对现存数据的整理重组；二是对多介质资源的获取。内部数据库通过对现存数据，特别是对隐藏的结构化、半结构化和非结构化数据进行加工重组，通过对传统出版数据资源转化和现存数据进行分类整理，利用资源内在联系形成一个开放的数据网络。外部数据库一方面通过对互联网上的数字信息进行收集，将杂乱无章、不同形式的数字知识资源进行精准分析并转化为满足用户需求的个性化数据资源；另一方面可以从数据供应商直接购买数据资源，实现数据资源的多元化和完整性。

32推动大数据知识服务价值开发

在技术挖掘和海量数字资源筛选后，针对不同用户进行精准推送，提高知识服务的准确性和效率性，建立正确的经营模式，是推动大数据知识服务价值开发的前提。具体表现为3种模式：一是建立资源整合模式，零散数据往往因为时效性和流动性被忽视，整合的数据由很多样本量小的数据构成，对研究对象反映更全面，出版商可以从中发现新问题，使数据价值增加。二是建立技术创新模式，数据随着时间推移不断扩大，具有专业大数据人才和先进的技术是大数据快速发展的前提，只有数据提供准确及时，大数据知识服务价值才可以提高。三是资源共享模式，一些小的出版社每年会出少量的专业图书，由于数据资源不完备，数据资源时效性差导致专业图书不畅销，对于这种情况多家出版社可以签订协议进行资源共享，推动知识服务价值开发，实现信息价值最大化。

33实施大数据人才培养工程

人才资源建设是数字出版知识服务和大数据技术发展的主要推动力，大数据人才的挖掘与培养是数字出版机构发展知识服务的重要工作。大数据时代需要精通数字出版技术、数字产品开发、具有分析大数据能力的复合型人才，数字出版人才应不仅仅限于学习IT技术，还应掌握数学、统计、数据及商业分析知识，成为能够帮助数字出版公司分析数据获得经济效益的技术及管理人才[1]。在大数据人才培养上可以从两个角度出发：一是理论学习，这是大数据认知的必要途径，专业人才需要有专业知识和良好的数据思维，打好理论基础是人才培养的基石；二是技术实践，在理论的基础上进行技术操作，让人才进行大胆尝试创新，重点强调对多元化思维、创造性思维以及实际应用能力等软实力的培养[22]，鼓励多种形式培养大数据人才。

34加强与大数据知识服务产业链的合作

发现用户需求是知识服务产业增值的起点，发挥不同平台产业链优势满足客户需求是知识服务产业增值的终点。数字出版机构需要加强与大数据知识服务产业链各个环节的合作：一是加强与数据资源内容提供者的合作，不同的出版商有自己的出版领域和对不同学科水平的理解，多个出版商的数据可以整合成一个庞大的资源库，在对信息进行筛选分析后形成完整的知识服务网络。二是加强与大数据技术支持者的合作，借助他们提供的大数据采集技术、大数据存储技术、大数据清洗技术、大数据挖掘技术和大数据可视化技术，数字出版机构可以更好地发挥大数据的价值，为用户提供知识服务。三是加强与数字出版运营平台的合作，数字出版运营平台直接面向用户，可以采集到海量的用户行为信息，并利用自身掌握的用户大数据为用户推送个性化数字出版知识服务。四是加强与网络书店的合作，网络书店促进了传统出版和数字出版的融合，并利用互联网的广泛性进行媒体宣传，大大减少了营销成本并提高了营销效果。

4结语

大数据时代的到来推动着数字出版知识服务业的发展，出现了知识资源數据库模式、知识获取终端设备模式、社交媒体知识分享模式、开放式知识众编模式、知识付费订阅模式等典型的数字出版知识服务模式。随着大数据在数字出版知识服务中的更广泛、更深入地应用，会有更多新的数字出版知识服务模式涌现。利用大数据加快发展知识服务，提升知识服务的价值和水平，更好地满足用户的需求，这是数字出版机构需要持续努力的方向。

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（责任编辑：郭沫含）2018年11月第38卷第11期现代情报Journal of Modern InformationNov.，2018Vol38No112018年11月第38卷第11期基于非传统安全视角的网络舆情演化机理与智慧治理方略Nov.，2018Vol38No11

收稿日期：2018-07-26